package com.recommend.collaborativeAlgorithm;

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;

/**
 * 基于用户的协同过滤推荐算法实现 A a b d B a c C b e D c d e
 * 
 * @author Administrator
 * 
 */
public class App {

	public static void main(String[] args) {
		/**
		 * 输入用户-->物品条目 一个用户对应多个物品 用户ID 物品ID集合 A a b d B a c C b e D c d e
		 */
		Scanner scanner = new Scanner(System.in);
		System.out.println("Input the total users number:");
		// 输入用户总量
		int N = scanner.nextInt();
		int[][] sparseMatrix = new int[N][N];
		// 建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】
		Map<String, Integer> userItemLength = new HashMap<String, Integer>();
		// 存储每一个用户对应的不同物品总数 eg: A 3
		Map<String, Set<String>> itemUserCollection = new HashMap<String, Set<String>>();
		// 建立物品到用户的倒排表 eg: a A B
		Set<String> items = new HashSet<String>();
		// 辅助存储物品集合
		Map<String, Integer> userID = new HashMap<String, Integer>();
		// 辅助存储每一个用户的用户ID映射
		Map<Integer, String> idUser = new HashMap<Integer, String>();
		// 辅助存储每一个ID对应的用户映射
		System.out.println("Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>");
		scanner.nextLine();
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			// 依次处理N个用户 输入数据 以空格间隔
			String[] user_item = scanner.nextLine().split(" ");
			int length = user_item.length;
			userItemLength.put(user_item[0], length - 1);
			// eg: A 3
			userID.put(user_item[0], i);
			// 用户ID与稀疏矩阵建立对应关系
			idUser.put(i, user_item[0]);
			// 建立物品--用户倒排表
			for (int j = 1; j < length; j++) {
				if (items.contains(user_item[j])) {
					// 如果已经包含对应的物品--用户映射，直接添加对应的用户
					itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
				} else {
					// 否则创建对应物品--用户集合映射
					items.add(user_item[j]);
					itemUserCollection.put(user_item[j], new HashSet<String>());
					// 创建物品--用户倒排关系
					itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
				}
			}
		}
		System.out.println(itemUserCollection.toString());
		// 计算相似度矩阵【稀疏】
		Set<Entry<String, Set<String>>> entrySet = itemUserCollection.entrySet();
		Iterator<Entry<String, Set<String>>> iterator = entrySet.iterator();
		while (iterator.hasNext()) {
			Set<String> commonUsers = iterator.next().getValue();
			for (String user_u : commonUsers) {
				for (String user_v : commonUsers) {
					if (user_u.equals(user_v)) {
						continue;
					}
					sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1;
					// 计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数
				}
			}
		}
		System.out.println(userItemLength.toString());
		System.out.println("Input the user for recommendation:<eg:A>");
		String recommendUser = scanner.nextLine();
		System.out.println(userID.get(recommendUser));
		// 计算用户之间的相似度【余弦相似性】
		int recommendUserId = userID.get(recommendUser);
		for (int j = 0; j < sparseMatrix.length; j++) {
			if (j != recommendUserId) {
				System.out.println(idUser.get(recommendUserId) + "--" + idUser.get(j) + "相似度:"
						+ sparseMatrix[recommendUserId][j] / Math.sqrt(
								userItemLength.get(idUser.get(recommendUserId)) * userItemLength.get(idUser.get(j))));
			}
		}
		// 计算指定用户recommendUser的物品推荐度
		for (String item : items) {
			// 遍历每一件物品
			Set<String> users = itemUserCollection.get(item);
			// 得到购买当前物品的所有用户集合
			if (!users.contains(recommendUser)) {
				// 如果被推荐用户没有购买当前物品，则进行推荐度计算
				double itemRecommendDegree = 0.0;
				for (String user : users) {
					itemRecommendDegree += sparseMatrix[userID.get(recommendUser)][userID.get(user)]
							/ Math.sqrt(userItemLength.get(recommendUser) * userItemLength.get(user));
					// 推荐度计算
				}
				System.out.println(
						"The item " + item + " for " + recommendUser + "'s recommended degree:" + itemRecommendDegree);
			}
		}
		scanner.close();
	}
}
